KML与Geodatabase数据模型映射算法及应用

"KML与Geodatabase数据模型映射技术的研究和应用" 本文主要探讨了两种重要的空间数据模型——KML（Keyhole Markup Language）和Geodatabase——之间的映射技术。KML是一种用于描述地理位置和地球空间数据的XML语言，广泛应用于Google Earth等应用程序中。而Geodatabase是Esri公司开发的一种高级地理空间数据库，主要用于存储、管理、分析和分发地理信息。 在逻辑模型层面，文章分析了KML和Geodatabase的数据结构和组成要素。KML的数据模型主要包括几何对象（如点、线和多边形）、时间戳、样式、以及组织结构（如文件夹和网络链接）。而Geodatabase的数据模型则更复杂，包括了实体（如点、线、面和表）、属性、拓扑规则、版本管理和空间参考系统。两者在逻辑上都提供了表示地理特征的能力，但具体实现方式和表达能力有所不同。 作者杜钢虎和陈荦深入研究了这些元素之间的对应关系，比如KML的Placemark与Geodatabase中的Feature，KML的Style与Geodatabase的Symbolizer，以及KML的时间序列数据与Geodatabase的时间字段。通过理解这些对应关系，他们设计了一种映射算法，旨在将KML的数据结构转换为Geodatabase的物理模型，反之亦然。 在物理模型层面，这个映射算法考虑了数据存储、索引和查询效率的问题。由于KML通常以文本文件形式存在，而Geodatabase是数据库形式，因此在转换过程中需要处理数据的结构化和非结构化特性，确保数据的完整性和一致性。此外，还需要解决空间参考系的转换，因为KML和Geodatabase可能使用不同的坐标系统。 为了验证和应用这个映射技术，作者实现了一个数据转换软件。这个软件能够自动地在KML和Geodatabase之间进行数据转换，从而方便用户在不同的系统和应用间共享和操作地理信息。通过实际系统的应用，证明了该映射技术的有效性和实用性，特别是在需要跨平台集成地理数据的场景下。 这篇文章为理解和操作KML与Geodatabase这两种不同类型的空间数据模型提供了一种实用的方法。对于那些需要在Google Earth等轻量级可视化工具和专业GIS系统（如ArcGIS）之间交换数据的用户，这项工作具有很高的价值。同时，它也为其他类似数据模型的互操作性研究提供了理论基础和技术参考。